# 读取名为"example.xlsx"的Excel文件,并读取第一个工作表的数据 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 如果需要读取特定的工作表,例如名为"Sheet1"的工作表 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') 将读取到的数据赋值给一个DataFrame对象: 在上面的示例代码中,读取到的数据已经...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的'xls'和'xlsx'文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理; 然后它的函数完整版长这个样子: pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的'xls'和'xlsx'文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理; 然后它的函数完整版长这个样子: pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols...
sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的是dataframe,而none和list返回的是dict of dataframe。 复制In [7]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= [0,1])#参数为None时,返回全部的表格,是一个表格的字典;#当参数为li...
pd.read_excel('path_to_file.xls', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) 1. 2. 使用表格索引: # 返回一个DataFrame 1. pd.read_excel("path_to_file.xls", 0, index_col_None, na_values=["NA"]) 1. 使用所有默认值: ...
(nrows, ncols)).value df = pd.DataFrame(v[1:], columns=v[0]) df.to_csv('./1.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') df = df.infer_objects() print(df.dtypes) xls.close() app.quit() 2.先把excel转为csv,再读取csv https://devpress.csdn.net/python/630450f8c67703293080af08...
首先，认识一下pd.read_excel（），函数的官方文档是这么说的：将Excel文件读取到pandas DataFrame中，支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；然后它的函数完整版长这个样子：没想到吧，它它它…它居然有二十多个参数，是不是有点出乎意料，接下来认识下这些...
关于pd.read_excel()读取xls文件报错的解决办法 426CompDocError%.CompDocError:Workbook corruption:seen[2]==4 由于在电脑上直接打开excel,excel是正常的。 继续看报错信息,来自于源文件compdoc.py,打开该文件,找到426行代码,代码如下: 代码语言:javascript...
1. 使用pd.read_excel函数读取整个Excel文件的所有sheet页数据 你可以使用pd.read_excel函数的sheet_name参数来指定你想要读取的sheet页的名称。这样,当你运行这个函数时,它会返回一个字典,字典的键是sheet页的名称,值是一个DataFrame对象,包含了对应sheet页的数据。
当使用pd.read_excel读取Excel文件时,可以通过sheet_name参数指定要读取的sheet名称或索引。读取多个sheet的数据可以使用循环来实现。然后,可以使用pd.concat函数将多个DataFrame对象拼接在一起。最后,可以使用notnull函数筛选出某列不为空的数据。以下是一个示例代码: ...